Fêrbûna Makîneyê Çawa Kar dike?

Di vê serdemê de, fêrbûna makîneyê girîng e. Lfêrbûna makîneyê di birêvebirina karûbarên karsaziyê û têgihîştina tevgerên xerîdar de dibe alîkar. Ew di pêşveçûna hilberên nû de jî dibe alîkar. Fêrbûna makîneyê (ML) yek ji teknolojiyên îstîxbarata sûnî ya sereke ye.

Ew ji perwerdekirina algorîtmayek pêk tê da ku qalibên dubarekirî di nav bingehek fêrbûnê de nas bike. Vê perwerdehiyê modelek komputerê ku ji bo pêşbîniyan (naskirina dengek, wêneyek, hwd.) an otomotîkkirina peywiran (bersiva pirsekê, ajotina wesayitek otomatîkî, hwd.) hatî çêkirin, hatî çêkirin.

Hemî pargîdaniyên mezin berê xwe didin fêrbûna makîneyê. Pargîdaniyên mîna Amazon, Facebook, û Google fêrbûna makîneyê dikin pêşeng. Ka em bibînin ka fêrbûna makîneyê çawa dixebite.

Fêrbûna makîneyê çi ye?

Gelek pênas hene, lê ez ê wan bi peyvên hêsan bidim we. Fêrbûna makîneyê celebek hişmendiya çêkirî ye. Îstixbarata Hunerî komputeran hîn dike ku ji ezmûna berê fêr bibin, mîna mirovek.

Di nav vê pêvajoyê de, komputer dikare bi naskirina qalibên xwe û vekolîna daneyan xwe baştir bike. Lêbelê, ew ji bo hin kodkirinê tevlêbûna mirovî ya hindik hewce dike.

Di qonaxên destpêkê de gelek ceribandin hebûn. Di derbarê dane û fêrbûnê de çend teorî hebûn û çawa komputer wan hemîyan nas dike.

Lê di cîhana îroyîn de, fêrbûna makîneyê tevlihevtir dibe. Lê divê hûn van ezmûnên bingehîn jî bizanibin.

Cfêrbûna makîneyê çawa dixebite?

Fêrbûna makîneyê ji bo demek dirêj ve ye. Lêbelê, algorîtma roj bi roj tevlihevtir dibe. Pêşkeftina dawî ev e ku meriv vê daneyê bi lez û beztir bicîh bîne.

Serlêdan dijwar in. Derçûyek ku dikare van tiştan hemî bi rengek sofîstîke bike, gavek li pêş bernamenûsên din e. Pargîdaniyên mezin hewceyê van bernamenûsan in ku li pêş hevrikên xwe bimînin.

Karûbarek ku bi fêrbûna makîneyê re nekare pêk were tune. Bi alîkariya fêrbûna makîneyê, nimûneyên diyarkirî dikarin bêne damezrandin. Û di pêşerojê de, ew ê bixweber bi danûstendina hindiktirîn bixebite.

Piştî hatina fêrbûna makîneyê, pargîdanî pêvajoyên xwe yên ku berê ji hêla mirovan ve dihatin rêvebirin vediguherînin. Çend mînak hene.

• Tevlî bangên xerîdar bibin
• Curriculum vitae review
• Naskirina wêneyê
• naskirina axaftinê
• Teşhîsa tibî
• arbitrage îstatîstîkî
• Analîza pêşdîtinê
• Beravkirin.

Fêrbûna makîneyê du teknîkan bikar tîne

Du teknîkên sereke hene ku ji hêla fêrbûna makîneyê ve têne bikar anîn. Ew li jêr in.

Fêrbûna bi çavdêrî -

Di vê teknîkê de, AI daneyên berê berhev dike. Di heman demê de ew ji berhevkirin û hilberandina hilberîna bicîhkirina fêrbûna makîneyê jî dibe alîkar. Bi hêsanî, fêrbûna çavdêrî ev e ku em mirov çawa tiştan fêr dibin.

Em tiştekî xelet dikin û piştî hînbûn û analîzkirina wê tiştê rast dikin. Ew bi heman awayî ye ku komputer tiştên cûda fêr dibe.

Em mirov daneyên cihêreng pêşkêşî komputeran dikin. Em wisa dibêjin set perwerdeyê.

Fêrbûna bêserûber -

Ev teknîkî alîkariya dîtina qalibên daneya nenas dike, û dûv re dibe alîkar ku xeletiyan bibîne. Algorîtm bi gelemperî hewl dide ku bi nimûneyên bênavber strukturên xwerû fam bike. Di fêrbûna makîneya bêserûber de du karên cûda hene.

Komkirin

Di vê fêrbûnê de, mirov pêşî hewl didin ku xalên daneyê berhev bikin. Dûv re wan veguherînin koman. Û di dawiyê de, ew hewl dide ku wan dişibin hev lê ji komên din cuda bikin. Ew ji bo dabeşkirina bazarê bikêr e.

Kêmkirina size

Ev model di perwerdehiyê de bi bandortir e. Ev teknîk dihêle ku taybetmendiyên wekhev ji bo ezmûn û şîrovekirina çêtir li hev kom bibin.

Bikaranîna fêrbûna makîneyê

Di van rojan de hezar serîlêdanên fêrbûna makîneyê hene. Ji ketina daneyê bigire heya nirxandinên xetereya tevlihev, fêrbûna makîneyê her tiştî dike. Dinya ber bi tiştên otomatîk ve diçe. bo nimûne, em ji otopîlotên di otomobîlan de hez dikin.

Gelek fonksiyonên karûbarê xerîdar û karûbarê xerîdar ên ku makîneyê hene

Şagirt ji bo rêvebirin û çêkirina rêgezek kariyerê baş dibe alîkar.

Naskirina deng ji Google û Amazon jî serîlêdanek fêrbûna makîneyê ye. Hejmarek mezin serîlêdanên navxweyî hene ku rê didin rêxistinek ku pêvajoyên xwe zêde bike, ev jî dibe alîkar ku barê xebata destan kêm bike.

Yek ji tiştên herî bikêrhatî fêrbûna makîneyê dike ev e ku xeletiyan bibîne. Carinan dema ku li qalib û analîzên tevlihev dinêre, çavê mirov nikare xeletiyan bibîne, lê komputer dikare wan bibîne.

Fêrbûna makîneyê di heman demê de gengaz dike ku karûbarê kalîteya bêkêmasî, karûbarên bikêrhatî û hilberên nûjen pêşkêşî bike. Ji bo vê yekê karkerên mirovan azad dike. Van teknolojiyên pêvajoya zimanê xwezayî, fêrbûna kûr, dîtina komputer û fêrbûna makîneyê ne.

Mirovek dikare di organîzekirina tabloyan an jî naskirina nimûneyan de baş be. Lê ew nikare daneyên mezin analîz bike û lêkolîn bike.

Algorîtmaya AI dikare daneyên mezin nas bike û lêkolîn bike û zû analîz bike. Bêyî fêrbûna makîneyê, ne mimkûn e.

Cûdahiya di navbera fêrbûna makîneyê û îstîxbarata sûnî de çi ye?

Aqilê çêkirî armanc dike ku hişê mirovan simule bike. Ji wir, fêrbûna makîneyê tenê yek ji wan amûran e ku bigihîje vê armancê.

Ew destûrê dide makîneyê ku li gorî armancên ku têne bidestxistin mînakan bixwin, mînakî wêne an vîdyoyan ku di bûyera otomobîlek xweser de derbasgehek peyayan nas bike.

Lê vê teknîkê sînorên xwe hene. Destûr nade ku aqilmendiyên tevlîhev bên kirin. Ji ber vê yekê pêdivî ye ku ew bi rêbazên din re were girêdan da ku berbi AI-yek hêjayî navê xwe ve biçin.

Bê guman di warê fêrbûnê de pir bi hêz, torên neuralî lêbelê ne temamkerên pêbawer in û di hin rewşan de dikarin bibin sedema encamên nerast an nemantiqî (mînak: tirimbêlek ku xwe diajot dordora xwe bi rêyeke şaş digire).

Ji ber vê yekê eleqeya lihevkirina fêrbûna kûr bi rêbazên din re, AI-ya sembolîk, mînakî, li ser bingeha qaîdeyên karsaziyê yên pêşwext, koda otobanê ya di mînaka me de, ku dê di nav torê de were derzî kirin da ku ramana xwe safî bike.

Ji bo fêrbûna makîneyê zimanê bernameyê çêtirîn

Ji bo fêrbûna makîneyê zimanên bernamesaziyê yên herî bi bandor Python û R in. Zanyarên daneyê bi van her du zimanan nas in. Lê ji bo fêrbûna makîneyê zimanên din jî hene.

Ji bo projeyên cuda zimanên cuda pêwîst in. Amûrên AI-ê pirtûkxaneyên nermalavê yên ji bo pêkanîna karan in. Li gorî GitHub, baştirîn zimanê bernamekirinê ji bo fêrbûna makîneyê Python e.

Python dikare ji bo analîzkirina daneyan û derxistinê were bikar anîn. Di heman demê de ew dihêle hûn model û algorîtmayên fêrbûna makîneyê yên cihêreng pêşve bibin. Python rê dide komkirin, dabeşkirin, paşveçûn û kêmkirina pîvanê. Civak Python girîng e, û ew e fêrbûna nisbeten hêsan python.

Di encamê de

Fêrbûna makîneyê girîng e ji ber ku ew di heman demê de piştgirî dide pêşkeftina hilbera nû li ser meylên tevgera xerîdar û modelên xebitandina karsaziyê de têgihiştinê dide karsaziyan.

Gelek pargîdaniyên pêşeng ên îroyîn, wek Facebook, Google, û Uber, fêrbûna makîneyê dikin navend ji bo karûbarên xwe. Fêrbûna makîneyê ji bo gelek pargîdaniyan bûye cihêrengiyek girîng a pêşbaziyê.

Heke hûn dixwazin di derbarê fêrbûna makîneyê de bêtir zanibin. Dest bi fêrbûna Python bikin, û bi demê re hûn ê bibin pispor. Ger tiştek heye ku hûn jê fam nakin, şîrove bikin.